300 миллионов рабочих мест под ударом: что говорят Goldman Sachs, McKinsey и МВФ

В марте 2023 года Goldman Sachs опубликовал исследование, которое мгновенно стало одним из самых цитируемых документов в дискуссии о будущем труда. Экономисты банка подсчитали, что генеративный AI может затронуть примерно 300 миллионов рабочих мест с полной занятостью по всему миру. Не «уничтожить» — именно «затронуть», что включает как полную замену, так и существенное изменение характера работы. Эта оговорка критически важна, но в заголовках СМИ она предсказуемо потерялась.

Цифра в 300 миллионов не появилась из воздуха. Аналитики Goldman Sachs использовали базу O*NET, содержащую детальные описания более 900 профессий, и оценили, какая доля задач в каждой из них может быть выполнена генеративным AI. Их вывод: примерно две трети рабочих мест в США и Европе подвержены той или иной степени автоматизации с помощью AI. При этом для четверти всех профессий AI потенциально способен заменить до 50% и более текущих задач. Экстраполяция на глобальный рынок труда и дала цифру в 300 млн.

Почти одновременно Всемирный экономический форум (WEF) выпустил свой ежегодный доклад Future of Jobs Report. Его прогноз выглядит одновременно оптимистичнее и тревожнее. WEF предсказывает, что к 2030 году технологические изменения, включая AI, создадут 170 миллионов новых рабочих мест по всему миру. Но при этом 92 миллиона существующих рабочих мест будут ликвидированы. Чистый баланс — плюс 78 миллионов. Звучит неплохо, пока не задумаешься: те, кто потеряет работу, и те, кто получит новую — это, как правило, совершенно разные люди с разными навыками, в разных странах и разных возрастных группах.

McKinsey Global Institute добавляет к картине ещё одно измерение. Их исследование сфокусировано не на рабочих местах целиком, а на отдельных задачах. Вывод: примерно 57% всех рабочих задач в мировой экономике технически поддаются автоматизации при текущем уровне технологий. Это не значит, что 57% работ исчезнут — для многих профессий автоматизируемые задачи составляют лишь часть функционала. Бухгалтер, 70% работы которого автоматизировано, не теряет работу — он теряет рутину и получает необходимость переосмыслить свою роль.

МВФ внёс свой вклад в январе 2024 года, опубликовав доклад, в котором оценил долю рабочих мест, «подверженных воздействию AI», в 40% по всему миру. Ключевое наблюдение МВФ: в развитых странах этот показатель достигает 60%, тогда как в странах с низким доходом — лишь 26%. Парадокс в том, что именно более развитые экономики с высокообразованной рабочей силой оказываются наиболее уязвимы, потому что генеративный AI в первую очередь затрагивает когнитивный труд — анализ, текст, обработку данных, принятие решений.

Мы видим интересное расхождение в подходах. Goldman Sachs считает рабочие места, McKinsey — задачи, WEF — чистый баланс создания и уничтожения, МВФ — степень подверженности по странам. Каждый подход имеет свою логику и свои ограничения. Когда Goldman говорит «300 млн затронуты», это включает и юриста, у которого AI заберёт подготовку документов (но не работу с клиентами), и оператора ввода данных, чья позиция может исчезнуть полностью. Усреднение этих категорий в одну цифру неизбежно упрощает картину.

Есть ещё один фактор, который все четыре организации отмечают, но который редко попадает в заголовки: скорость перехода. Технологическая возможность автоматизации не означает немедленной автоматизации. Между «AI может это сделать» и «компании внедрили AI для этого» лежит пропасть из корпоративной инерции, регуляторных ограничений, инвестиционных циклов и банального человеческого сопротивления переменам. McKinsey оценивает, что полная реализация потенциала текущих технологий автоматизации займёт десятилетия, а не годы.

Bloomberry Research провёл анализ вакансий на крупнейших платформах и обнаружил, что уже сейчас формулировки job descriptions меняются. В 37% вакансий для аналитиков упоминается «опыт работы с AI-инструментами» или «навыки prompt engineering». Два года назад таких упоминаний было менее 5%. Это не уничтожение профессий — это их трансформация в реальном времени. Рынок труда не ждёт, пока аналитики договорятся о точных цифрах.

При этом исторические параллели дают основания и для оптимизма. Каждая крупная технологическая волна — от ткацких станков до персональных компьютеров — уничтожала одни профессии и создавала другие. Банкоматы, казалось бы, должны были уничтожить профессию банковского кассира. Вместо этого они снизили стоимость открытия отделений, банки открыли больше отделений, и общее число кассиров выросло. Правда, характер их работы изменился: от подсчёта купюр к консультированию клиентов.

Но есть и принципиальное отличие нынешней волны. Предыдущие автоматизации затрагивали в основном физический и рутинный труд. AI впервые бьёт по когнитивному труду — по тем самым «хорошим рабочим местам», к которым общество стремилось как к вершине карьерной лестницы. Юрист, финансовый аналитик, маркетолог, программист — это профессии, ради которых люди тратили годы на образование и сотни тысяч долларов на обучение. Осознание того, что AI может выполнять значительную часть их работы, вызывает экзистенциальную тревогу иного порядка.

Что мы извлекаем из этого обилия прогнозов? Первое: масштаб перемен реален, и спорить можно лишь о точных цифрах, но не о направлении тренда. Второе: «затронуть» не значит «уничтожить» — большинство профессий будут трансформированы, а не ликвидированы. Третье: переход будет болезненным, потому что навыки, необходимые для новых ролей, радикально отличаются от тех, которыми обладают люди, теряющие текущие позиции. Четвёртое: государственная политика в области переквалификации и социальной защиты станет критически важным фактором — рынок в одиночку не справится с перемещением сотен миллионов работников.

Goldman, McKinsey, WEF и МВФ редко сходятся в оценках. Тот факт, что все четыре указывают в одном направлении — массовая трансформация рынка труда в ближайшее десятилетие — заслуживает внимания. Мы не знаем, будет ли точная цифра 300 миллионов или 200, произойдёт ли пик трансформации в 2028 или в 2032 году. Но мы точно знаем, что готовиться нужно уже сейчас — и на уровне государств, и на уровне компаний, и на уровне каждого отдельного профессионала.

Как вы считаете, что важнее для защиты от AI-автоматизации — переобучение на новые навыки или создание государственных программ поддержки тех, кто не успеет адаптироваться?